A statisztika veszélyei (Darrell Huff: How to Lie with Statistics, 1954)
|
|
- Gizella Nagy
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A statisztika veszélyei (Darrell Huff: How to Lie with Statistics, 1954)
2 Háromfajta hazugság van: füllentés, hazugság és statisztika. (Disraeli) A legnagyobb problémát nem az jelenti, amit nem tudunk, hanem az, amit tudunk de rosszul. (Artemus Ward) A kerek számok mindig hazudnak. (Samuel Johnson)
3 A 24 éve Yale-en végzett átlagos diák évente dollárt keres (Time magazin) Mi a gond ezzel? Túl pontos Hogyan készült? Bevallott kereset alapján Az ember hajlamos többet mondani a valósnál Pl. Egy átlag amerikai napi 1,02 alkalommal mos fogat Csak azok, akiket sikerült elérni Inkább a sikeres vagy inkább a rosszul keresőket nehezebb megtalálni?...
4 Torzított minta 1936-os választás előtt telefonos szavazás Telefonos felmérés: 370 Landonra, 161 Rooseveltre szavazott Választást mégis Roosevelt nyerte hogyhogy? Ok: a telefonnal rendelkezők nem reprezentatív minta volt XY pszichiáter szerint lényegében mindenki neurotikus. Kivel szokott találkozni legtöbbet?...
5 Torzított minta Véletlen minta tesztje: A csoport minden tagját egyenlő eséllyel vesszük figyelembe? Mintavételezés nehézsége: Utcán -> otthon maradtak? Nappal -> éjszakai dolgozók? Általános torzítás: Több pénz Magasabb képzettség Jobb megjelenés
6 Melyik átlagot használjam? A környéken élők átlagos bevétele dollár. A környéken élők átlagos bevétele 3500 dollár. Mindkettő igaz hogy lehet ez? dollár: számtani közép 3500 dollár: medián 5000 dollár: módusz
7 Melyik átlagot használjam? Cég: 90 dolgozó, fejenként 2200 dollár Három cégvezető, fejenként dollár Év végén dollár profit maradt mi a teendő? 1. opció: profitot 3-felé osztjuk Dolgozók átlag bére: 2200 dollár Vezetők átlagos bére profittal: dollár 2. opció: dollárt 3-felé osztunk prémiumként Átlagbér: 2806 dollár (CÉGVEZETŐKKEL EGYÜTT!!!) Vezetők profitja: 5000 dollár
8 Melyik átlagot használjam? 1949-ben egy amerikai család átlagos keresete 3100 dollár volt. (Forrás: statisztikai hivatal) Kérdés: Mi az átlag? Medián. Mi a család? Két vagy több egy háztartásban élő személy. Valódi eredmény: 3107±59 dollár (p=95%) Jelentés: 20-ból 19-szer legfeljebb 59 dollárral tér el ettől az értéktől Szignifikancia (p) értékét a minta mérete határozza meg
9 Kis minták előnyei Független, akkreditált laboratóriumok mérései mutatják, hogy a Doakes fogkrém 23%-kal csökkenik a fogszuvasodást. Hogyan lehetséges? Kis minta (12 fő) Ha nem jó, próbáld újra Nagy számok törvénye -> előbbutóbb összejön
10 Kis minták előnyei Kísérlet: érmedobás 10x Eredmény: 8 fej, 2 írás Tudományosan igazolt, hogy az érme az esetek 80%-ban fejre esik.
11 Kis minták előnyei Mekkora az elég? Attól függ Polio védőoltás: 450 gyermek beoltva, 680 nem (kontrollcsoport) Eredmény: járványban egyik beoltott gyerek sem lett beteg A kontrollcsoportból sem Ok: polio előfordulási aránya: 2% Sokkal nagyobb mintára lett volna szükség
12 Kis minták előnyei Átlagos amerikai család mérete 3,6 fő. Házépítők csak ezt vették figyelembe Valóság: 3-4 fős családok: 45% 1-2 fős családok: 35% >4 fős családok: 20% Jobb megoldás: intervallum
13 Kis minták előnyei Gesell-normák: A gyerekek átlagosan x hónapos korukban kezdenek járni Szülői ertelmezés: Ha <x: visszamaradott Ha >x: fejlettebb az átlagnál Tény elvárás Megfigyelés etikai értékelés Intervallum jobb
14 Kis minták előnyei
15 Mérési hibák Átlag IQ: 100 Péter: 98 -> visszamaradt? Linda: 101 -> szuperokos? Valóság: IQ mérési hibája 3% Péter: 98±3 Linda: 101±3 Valóság: normál IQ tartomány: Soha ne felejtsük el a ±-t (sokszor nincs ott!)
16 24 Varázslatos grafikonok
17 Varázslatos grafikonok
18 Játék az ábrákkal There the le ft
19 Játék az ábrákkal 10 millió tonna 14 millió tonna 8 millió liter 25 millió liter
20 Csúsztatások Laboratóriumi vizsgálatok igazolják, hogy X megfázás elleni gyógyszer pusztított el. Milyen baktérium? Laboratórium valós élet Rasszizmus vizsgálata: Ugyanannyi esélye van-e a színes- és fehérbőrű munkavállalóknak? Minél rasszistább valaki, annál inkább igennel válaszolt
21 Csúsztatások A doktorok többsége (27%) X cigarettát szív. Na és? Este 7-kor 4x annyi baleset történik, mint reggel 7-kor. Vajon miért?... Ilyen alapon a tiszta idő veszélyesebb, mint a ködös idő. Több ember halt meg repülőbalesetben tavaly, mint 20 évvel ezelőtt.
22 Csúsztatások Van-e valami panasza a vezetőség ellen? -> Az emberek 78%-a le akarja váltani a vezetőséget. A háború alatt 4x annyian haltak meg New Yorkban, mint a tengerészetnél. -> A tengerészet biztonságosabb. X polgármester megválasztása előtt a tanárok minimum fizetése bizonyos államokban 900 dollár volt. [ ] Ma a tanárok fizetése New York-ban 2500 és 5325 dollár között mozog.
23 Ok és okozat Az A óra pontosan akkor üt éjfélt, mint a B óra. -> A B óra ütését az A okozza. A dohányosok átlaga rosszabb. -> Ha leszokom, jobbak lesznek a jegyeim. Szoros korreláció van a lelkészek fizetése és a rum ára között. -> A lelkészek benne vannak a rumiparban. (INFLÁCIÓ!) Post hoc logikai hiba: ha A-ból következik B, akkor A okozta B-t
24 Trükkös térkép
25 Családok átlagkeresete Statisztikai hivatal szerint 3100 dollár Russell Alapítvány szerint 5004 dollár Teljes jövedelem / Teljes lakosság * Átlag családméret Mi ezzel a probléma?
26 Játék a százalékokkal
27 Játék a százalékokkal Számtani közép: = 125% Mértani közép: = 100%
28 Önvédelmi kérdések Ki mondja? Honnan tudja? Mekkora a méret? Mik a hiányzó adatok? Megváltozott-e a téma? Van-e értelme?
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 17. Outline 1 Leíró statisztikák 2 Középértékek Példa 3 Szóródási mutatók Példa 4 Néhány megjegyzés a grafikonokról 5 Számítások
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
RészletesebbenHipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
Részletesebben1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása
HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika
RészletesebbenNagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem
agy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem A mérés mint statisztikai mintavétel A méréssel az eloszlásfüggvénnyel
RészletesebbenVALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események
RészletesebbenStatisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes
RészletesebbenSTATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
RészletesebbenSTATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.
STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése
RészletesebbenA kutatás folyamán vizsgált, egyes kiemelt jelentőségű változók részletes
A minta...3 1. sz. táblázat: Az elemzésbe bekerült személyek megoszlása kor és nem szerint...3 2. sz. táblázat: Az elemzésbe bekerült személyek eloszlása lakhely (körzet) szerint...3 A kutatás folyamán
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell
Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.
RészletesebbenÉrveléstechnika-logika 7. Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Sztoczek J. u. 2-4. fsz. 2.
Érveléstechnika-logika 7. Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Sztoczek J. u. 2-4. fsz. 2. Induktív érvek Az induktív érvnél a premisszákból sosem következik szükségszerűen a konklúzió.
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát
RészletesebbenIV. Felkészítő feladatsor
IV. Felkészítő feladatsor 1. Az A halmaz elemei a (-7)-nél nagyobb, de 4-nél kisebb egész számok. B a nemnegatív egész számok halmaza. Elemeinek felsorolásával adja meg az A \ B halmazt! I. 2. Adott a
RészletesebbenHipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás
STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H
RészletesebbenGyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016
Gyakorlat 8 1xANOVA Dr. Nyéki Lajos 2016 A probléma leírása Azt vizsgáljuk, hogy milyen hatása van a család jövedelmének a tanulók szövegértés teszten elért tanulmányi eredményeire. A minta 59 iskola adatait
RészletesebbenII. A következtetési statisztika alapfogalmai
II. A következtetési statisztika alapfogalmai Tartalom Statisztikai következtetések A véletlen minta fogalma Pontbecslés és hibája Intervallumbecslés A hipotézisvizsgálat alapfogalmai A legegyszerűbb statisztikai
RészletesebbenAsszociációs szabályok
Asszociációs szabályok Nikházy László Nagy adathalmazok kezelése 2010. március 10. Mi az értelme? A ö asszociációs szabály azt állítja, hogy azon vásárlói kosarak, amik tartalmaznak pelenkát, általában
RészletesebbenStatisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus
Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Gyakorisági sorok Mennyiségi ismérv jellemző rangsor készítünk. (pl. napi jegyeladások száma) A gyakorisági sor képzése igazából tömörítést jelent Nagyszámú
RészletesebbenKutatásmódszertan és prezentációkészítés
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I
RészletesebbenMintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás
STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x
RészletesebbenMatematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból
RészletesebbenBiomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
RészletesebbenTények és tévhitek az Országos kompetenciamérés adatairól. Oktatási Hivatal Köznevelési Programok Főosztálya
OH Tények és tévhitek az Országos kompetenciamérés adatairól Oktatási Hivatal Köznevelési Programok Főosztálya OH Sokan hiányoznak! A hiányzók arányának alakulása 2010-2015 között I. 14% 12% 12,0% 12,1%
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
RészletesebbenMérési eljárások kidolgozása látók és látássérültek lokalizációs képességeinek összehasonlítására
XXIX. Kandó Konferencia 29 th Kandó Conference November 21, 2013, Budapest, Hungary Mérési eljárások kidolgozása látók és látássérültek lokalizációs képességeinek összehasonlítására Répás József, Dr. Wersényi
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen
RészletesebbenStatisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 10. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Varianciaanalízis A különböző tényezők okozta szórás illetőleg szórásnégyzet összetevőire bontásán alapszik Segítségével egyszerre több mintát hasonlíthatunk
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
RészletesebbenFELHŐTLEN GYERMEKKOR
FELHŐTLEN GYERMEKKOR A kutatás háttere Gyermekekkel, gyermekvédelemmel kapcsolatban felnőttektől (nem csak gyermekesektől). 2000 fős reprezentatív kérdőíves kutatás a 18 éves és idősebb magyarországi lakosságra
RészletesebbenHeckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.
Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai. Mikroökonometria, 12. hét Bíró Anikó A tananyag a Gazdasági Versenyhivatal Versenykultúra Központja és a Tudás-Ökonómia Alapítvány támogatásával készült
RészletesebbenStatisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 10. előadás: 9. Regressziószámítás II. Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet A standard lineáris modell
RészletesebbenTájékoztató a gyermekbénulásos betegek történetéről és helyzetéről.
Tájékoztató a gyermekbénulásos betegek történetéről és helyzetéről. A Magyar Polio Alapítvány és a MEOSZ Heine-Medin Szekció hozzáférhető anyagaiból összeállította: Magyar Polio Alapítvány www.polio.hu
RészletesebbenANOVA összefoglaló. Min múlik?
ANOVA összefoglaló Min múlik? Kereszt vagy beágyazott? Rögzített vagy véletlen? BIOMETRIA_ANOVA5 1 I. Kereszt vagy beágyazott Két faktor viszonyát mondja meg. Ha több, mint két faktor van, akkor bármely
RészletesebbenA mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015
A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel
RészletesebbenAz értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a
Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a a tanuló teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre a szülők teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre
RészletesebbenVéletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.
Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza
RészletesebbenAz Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország hét
Az Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország 2011. 9. Csökken az influenzaszerű megbetegedések száma A 9. naptári en folytatódott az influenzaszerű
RészletesebbenMatematikai statisztikai elemzések 2.
Matematikai statisztikai elemzések 2. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek. A szórás és szóródás Prof. Dr. Závoti, József Matematikai statisztikai elemzések 2.: Helyzetmutatók, átlagok, Prof. Dr. Závoti,
RészletesebbenMINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:
1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 100% 90% 80% 70% 60% 50% 2010 2011 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% a) Nevezze
RészletesebbenKÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA
ÁVF GM szak 2010 ősz KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA A MINTAVÉTEL BECSLÉS A sokasági átlag becslése 2010 ősz Utoljára módosítva: 2010-09-07 ÁVF Oktató: Lipécz György 1 A becslés alapfeladata Pl. Hányan láttak
RészletesebbenKettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet
Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Gyógytápszerek (kilokalória/adag) Három gyógytápszer A B C 30 5 00 10 05 08 40 45 03 50 35 190 Kérdések: 1. Van-e
RészletesebbenNyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 7. MA3-7 modul. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 7. MA3-7 modul Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról
RészletesebbenEgészségértés: Híd a jobb egészséghez
Egészségértés: Híd a jobb egészséghez Mi az egészségértés? Az egészségértés (Health Literacy) az emberek alapvető egészségügyi információkhoz való hozzáférési, feldolgozási és megértési képessége. Ez a
Részletesebbenföldtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás
Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/2015 2. félév 6. elıadás Konfidencia intervallum Def.: 1-α megbízhatóságú konfidencia intervallum: Olyan intervallum, mely legalább
RészletesebbenS a t ti a s ti z s ti z k ti a k i a i soka k s a ág Megfigyelési egység Statisztikai ismérv
Üzleti gazdaságtan Ismétlés statisztika A statisztikai alapfogalmak A statisztikaa társadalom és a gazdasági élet jelenségeinek, folyamatainak számadatok segítségével történő megismerésével, leírásával,
RészletesebbenSTATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.
Centrális mutatók STATISZTIKA I. 4. Előadás Centrális mutatók 1/51 2/51 Középértékek Helyzeti középértékek A meghatározása gyakoriság vagy sorszám alapján Számítás nélkül Az elemek nagyság szerint rendezett
RészletesebbenStatisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
RészletesebbenVÁLTOZÁSOK A SZEGÉNYSÉG STRUKTÚRÁJÁBAN
Tematikus nap az egyenlőtlenség g vizsgálatáról, l, mérésérőlm Budapest,, 2011. január r 25. VÁLTOZÁSOK A SZEGÉNYSÉG STRUKTÚRÁJÁBAN Vastagh Zoltán Életszínvonal-statisztikai felvételek osztálya zoltan.vastagh@ksh.hu
RészletesebbenStatisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 9. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai hipotézis vizsgálatok elsősorban a biometriában alkalmazzák, újabban reprezentatív jellegű ökonómiai vizsgálatoknál, üzemi szinten élelmiszeripari
RészletesebbenOnline melléklet. Kertesi Gábor és Kézdi Gábor. c. tanulmányához
Online melléklet Kertesi Gábor és Kézdi Gábor A roma és nem roma tanulók teszteredményei közti ekről és e ek okairól c. tanulmányához A1. A roma etnikai hovatartozás mérése A2. A mintaszelekcióból adódó
RészletesebbenStatisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31
Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc 11. előadás 2018. november 26. 1/31 A tojást rakó kutya - a könyv Hans Peter Beck-Bernholdt, Hans-Hermann Dubben: A tojást rakó kutya c. könyve alapján
RészletesebbenMINŐSÉGFEJLESZTÉSI BESZÁMOLÓ
MINŐSÉGFEJLESZTÉSI BESZÁMOLÓ SERFŐZŐ MÓNIKA ELTE TÓK Kari Tanács 2016. október 20. Minőségfejlesztési beszámoló részei Egyetemi Minőségfejlesztési Program és Minőségügyi Kézikönyv elkészülése 2016. tavaszi
Részletesebben1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika
1/8 2009 Iskolai jelentés 10.évfolyam matematika 2/8 Matematikai kompetenciaterület A fejlesztés célja A kidolgozásra kerülő programcsomagok az alább felsorolt készségek, képességek közül a számlálás,
RészletesebbenKettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor
Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor Három gyógytápszer elemzéséből az alábbi energia tartalom adatok származtak (kilokalória/adag egységben) Három gyógytápszer elemzésébô A B C 30 5 00 10
RészletesebbenISKOLAKEZDÉS, AHOGY A CSALÁDOK LÁTJÁK
ISKOLAKEZDÉS, AHOGY A CSALÁDOK LÁTJÁK Környezet A kutatás célja a családok iskolakezdéssel kapcsolatos véleményének, stratégiáinak megismerése. 2000 fős, személyes megkérdezésen és véletlen kiválasztáson,
RészletesebbenBiometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió
SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás
RészletesebbenAz Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország hét
Az Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország 2011. 7. Csökkent az influenzaszerű megbetegedések száma Az év első 6 hetében tapasztalt emelkedés után
Részletesebben3. Öt alma és hat narancs 20Ft-tal kerül többe, mint hat alma és öt narancs. Hány forinttal kerül többe egy narancs egy
1. forduló feladatai 1. Üres cédulákra neveket írtunk, minden cédulára egyet. Egy cédulára Annát, két cédulára Pétert, három cédulára Bencét és négy cédulára Petrát. Ezután az összes cédulát egy üres kalapba
RészletesebbenMintavétel a gyakorlatban. Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék
Mintavétel a gyakorlatban Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék Hol találkozhatunk mintavétellel Közvéleménykutatások A XY Intézet 2011. október 17-19. között, 500 fő telefonos megkérdezésével,
RészletesebbenA társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi
RészletesebbenNormális eloszlás tesztje
Valószínűség, pontbecslés, konfidenciaintervallum Normális eloszlás tesztje Kolmogorov-Szmirnov vagy Wilk-Shapiro próba. R-funkció: shapiro.test(vektor) balra ferde eloszlás jobbra ferde eloszlás balra
Részletesebben2. Adott a valós számok halmazán értelmezett f ( x) 3. Oldja meg a [ π; π] zárt intervallumon a. A \ B = { } 2 pont. függvény.
1. Az A halmaz elemei a ( 5)-nél nagyobb, de 2-nél kisebb egész számok. B a pozitív egész számok halmaza. Elemeinek felsorolásával adja meg az A \ B halmazt! A \ B = { } 2. Adott a valós számok halmazán
RészletesebbenKő, papír, olló és a snóbli
Matematika C 3. évfolyam Kő, papír, olló és a snóbli 1. modul Készítette: Köves Gabriella Matematika C 3. évfolyam 1. modul kő, papír, olló és A snóbli MODULLEÍRÁS A modul célja Szabály megértése, követése,
RészletesebbenMéréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)
Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba
Részletesebben18. modul: STATISZTIKA
MATEMATIK A 9. évfolyam 18. modul: STATISZTIKA KÉSZÍTETTE: LÖVEY ÉVA, GIDÓFALVI ZSUZSA MODULJÁNAK FELHASZNÁLÁSÁVAL Matematika A 9. évfolyam. 18. modul: STATISZTIKA Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret
RészletesebbenÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI
ÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Állatokon végzett tanulmányok A CV247 két kutatásban képezte vizsgálat
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
RészletesebbenKOMPETENCIA MÉRÉS ÉVFOLYAM
KOMPETENCIA MÉRÉS 2015. 6. ÉVFOLYAM MATEMATIKA A tanulók átlageredménye: Telephely: 1464 Országos: 1497 Városi ált. isk.: 1480 Megyeszékh. ált. isk.: 1530 Iskolánk átlageredménye rosszabb, mint az országos,
RészletesebbenÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2007. III. negyedév) Budapest, március
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL (2007. III. negyedév) Budapest, 2008. március Évközi minta az egészségügyi bér- és létszámstatisztikából Vezetői összefoglaló Módszertan Táblázatok:
RészletesebbenFeladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?
Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram Hogyan csináltuk? Alakmutatók: ferdeség, csúcsosság Alakmutatók a ferdeség és csúcsosság mérésére Ez eloszlás centrumát (középérték) és az adatok centrum körüli terpeszkedését
RészletesebbenBiomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:
RészletesebbenElemi statisztika fizikusoknak
1. oldal Elemi statisztika fizikusoknak Pollner Péter Biológiai Fizika Tanszék pollner@elte.hu Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása 2-1 Áttekintés 2-2 Gyakoriság eloszlások 2-3 Az adatok
RészletesebbenAz Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 7. hét
Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 7. hét Országosan nem változott az influenzaaktivitás A figyelőszolgálatban résztvevő orvosok
RészletesebbenJobb a csapvíz, mint az Evian?
Jobb a csapvíz, mint az Evian? Hallottunk róla, hogy az ásványvíz egészségesebb, tisztább, mint a csapvíz, de vajon a laborvizsgálatok alátámasztják-e ezt? És finomabb-e a méregdrága gleccservíz, mint
RészletesebbenA Statisztika alapjai
A Statisztika alapjai BME A3c Magyar Róbert 2016.05.12. Mi az a Statisztika? A statisztika a valóság számszerű információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati
RészletesebbenBiomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
RészletesebbenMÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI
MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk
RészletesebbenIntenzíven terjed az influenza
Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 4. hét Intenzíven terjed az influenza A 4. naptári héten tovább nőtt az influenzás panaszok miatt
RészletesebbenÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2006. II. negyedév) Budapest, 2006. augusztus
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL (2006. II. negyedév) Budapest, 2006. augusztus Évközi minta az egészségügyi bér- és létszámstatisztikából Vezetői összefoglaló TARTALOM Módszertan
RészletesebbenStatisztika feladatok (emelt szint)
Statisztika feladatok (emelt szint) (ESZÉV Minta (1) 2004.05/8) Tekintse az alábbi magyarországi házassági adatokat tartalmazó statisztikai táblázatot! a) Készítsen diagramot, amely szemlélteti a házasságkötések
RészletesebbenHatvány gyök logaritmus
Szent István Egyetem Gépészmérnöki Kar Matematika Tanszék 1 Hatvány gyök logaritmus Hatványozás azonosságai 1. Döntse el az alábbi állításról, hogy igaz-e vagy hamis! Ha két szám négyzete egyenl, akkor
Részletesebben6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.
6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás
RészletesebbenDr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.
Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a
RészletesebbenELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június
GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
RészletesebbenALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!
A1 A2 A3 (8) A4 (12) A (40) B1 B2 B3 (15) B4 (11) B5 (14) Bónusz (100+10) Jegy NÉV (nyomtatott nagybetűvel) CSOPORT: ALÁÍRÁS: ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN! 2011. december 29. Általános tudnivalók:
RészletesebbenStatisztika Elıadások letölthetık a címrıl
Statisztika Elıadások letölthetık a http://www.cs.elte.hu/~arato/stat*.pdf címrıl Konfidencia intervallum Def.: 1-α megbízhatóságú konfidencia intervallum: Olyan intervallum, mely legalább 1-α valószínőséggel
RészletesebbenTovább csökkent az influenzaszerű megbetegedések száma
Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2017. 6. hét Tovább csökkent az influenzaszerű megbetegedések száma 2017. február 612. között a figyelőszolgálatban
RészletesebbenA mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra
A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra Vörös Zsuzsanna NÉBIH RFI tervezési referens 2013. április 17. Egy kis felmérés nem kor Következtetések: 1. a jelenlevők nemi megoszlása:
RészletesebbenMatematikai statisztikai elemzések 5.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematikai statisztikai elemzések. MSTE modul Kapcsolatvizsgálat: asszociáció vegyes kapcsolat korrelációszámítás. Varianciaanalízis
RészletesebbenAz Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország hét
Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 8. hét Az elmúlt héten tetőzött az influenzajárvány A figyelőszolgálatban résztvevő orvosok 2015.
RészletesebbenGYORSELEMZÉS. Bérek alakulása a 2016-ban kötött országos bérmegállapodás tükrében
GYORSELEMZÉS Bérek alakulása a 2016-ban kötött országos bérmegállapodás tükrében A Magyar Szakszervezeti Szövetség felkérésére készítettük ezt az elemzést a bérek helyzetének alakulásáról. A szakszervezetek,
RészletesebbenSTATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba
Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum
RészletesebbenTantárgyi útmutató. 1. A tantárgy helye a szaki hálóban. 2. A tantárgyi program általános célja. Statisztika 1.
Tantárgyi útmutató 1. A tantárgy helye a szaki hálóban Gazdálkodási és menedzsment szakirány áttekintő tanterv Nagyításhoz kattintson a képre! Turizmus - vendéglátás szakirány áttekintő tanterv Nagyításhoz
RészletesebbenStatisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek
RészletesebbenÚTMUTATÓ A MÓDSZERTANI SZIGORLAT LETÉTELÉHEZ
Szolnoki Főiskola Üzleti Fakultás, 5000 Szolnok, Tiszaligeti sétány ÚTMUTATÓ A MÓDSZERTANI SZIGORLAT LETÉTELÉHEZ A 4/1996. (I. 18.) Korm. rendelet a közgazdasági felsőoktatás alapképzési szakjainak képesítési
RészletesebbenBiomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.13. Populáció és minta jellemző adatai Hibaszámítás Valószínűség 1 Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza)
RészletesebbenMérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
RészletesebbenMintavétel a gyakorlatban
Mintavétel a gyakorlatban Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék 1 Hol találkozhatunk mintavétellel Közvéleménykutatások A XY Intézet 2011. október 17-19. között, 500 fő telefonos megkérdezésével,
Részletesebben